Online Material Estimation for Conditioned Diffusion Policy in Shaping Deformable Linear Objects
作者: Ryunosuke Yamada, Tomohiro Motoda, Yukiyasu Domae, Tokuo Tsuji
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-11
备注: 10 pages, 8 figures
💡 一句话要点
提出在线材料估计以优化变形线性物体的控制策略
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 变形线性物体 模仿学习 材料估计 扩散策略 机器人控制
📋 核心要点
- 现有的模仿学习方法在处理变形线性物体时，无法有效应对材料特性变化带来的挑战，导致策略泛化能力不足。
- 本文提出了一种在线材料估计的扩散策略，通过递归网络实时预测材料标签，从而在每个推理步骤中调整策略。
- 实验结果显示，使用真实材料标签的策略成功率显著提高，提出的策略在无先验信息的情况下也表现出色，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
变形线性物体（DLOs）的形状控制在模仿学习中面临挑战，因为变形行为受材料特性（如刚度和弹性）的影响。本文提出了一种基于材料标签的扩散策略，该标签在操作过程中在线估计。通过递归估计网络，从多视角图像和机器人关节状态的时间序列中预测抓取物体的材料标签，并在每个推理步骤中将预测标签作为扩散策略的条件。实验结果表明，使用真实材料标签的策略成功率从45.8%提升至60.0%，而提出的策略在没有任何先验材料信息的情况下达到了60.8%的成功率，表现与使用真实标签的策略相当。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决变形线性物体（DLOs）在模仿学习中的形状控制问题。现有方法在面对不同材料特性时，无法生成适应性强的动作序列，导致控制效果不佳。
核心思路：提出了一种基于材料标签的扩散策略，利用递归估计网络在线预测抓取物体的材料标签，从而在每个推理步骤中动态调整策略，以适应不同材料的变形行为。
技术框架：整体架构包括材料标签的在线估计和扩散策略的生成。首先，通过多视角图像和机器人关节状态的时间序列输入到递归网络中，预测材料标签；然后，将该标签作为条件输入到扩散策略中，生成适应性动作序列。
关键创新：最重要的创新在于实现了材料标签的在线估计，使得策略能够在没有先验材料信息的情况下，仍然能够有效应对不同材料的变形特性。这一方法与传统的静态策略形成鲜明对比。
关键设计：在网络结构上，采用递归神经网络（RNN）进行材料标签的预测，损失函数设计为结合预测标签与真实标签的交叉熵损失，确保网络能够准确捕捉材料特征。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，使用真实材料标签的策略成功率从45.8%提升至60.0%，而提出的在线材料估计策略在没有任何先验材料信息的情况下达到了60.8%的成功率，表现与使用真实标签的策略相当，验证了方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人抓取、柔性制造和自动化装配等场景。通过提高变形物体的控制精度，能够显著提升机器人在复杂环境中的操作能力，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Shape control of deformable linear objects (DLOs) is challenging for imitation learning because deformation behavior varies with material properties such as stiffness and elasticity, so a single policy must generate different action sequences for different objects even when the goal shape is identical. We propose a diffusion policy conditioned on material labels that are estimated online during manipulation. A recurrent estimation network predicts the material label of the grasped object from the time series of multi-view images and robot joint states, and the predicted label conditions the diffusion policy at every inference step. We collected 480 real-robot demonstrations covering four DLO materials and three groove-placement tasks, and compared per-material specialist policies, a task-conditioned policy without material labels, a policy conditioned on ground-truth material labels, and the proposed policy. Conditioning on ground-truth material labels improved the average success rate from 45.8% to 60.0% over the task-only policy, and the proposed policy reached 60.8% without any prior material information, matching the policy given ground-truth labels. A post-hoc analysis shows that the estimator extracts material-related information from the manipulation observations and that the diffusion policy responds to the resulting conditioning signal, while the one pronounced failure case is associated with persistent confusion between two similar materials.